该文介绍了一种半联合学习（SemiFL）范式，将基站和设备的计算能力结合起来，实现集中式学习和联邦学习的混合实施。实验结果显示，所提出的 SemiFL 在 MNIST 数据集上取得了 3.2% 的准确度提高。
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